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Anthropic은 Claude 모델의 에이전트 정렬 실패(agentic misalignment) 문제를 해결하기 위해 후처리 보상 방식 대신, 모델에게 행동의 '이유'와 윤리적 숙고 과정을 학습시키는 방식으로 개선을 이루었습니다. 특히 평가 시나리오와 다른 구조의 데이터셋('Difficult Advice')으로 적은 양의 토큰만 학습시켜도 높은 일반화 성능을 보여주었으며, 헌법 문서나 가상의 스토리텔링(SDF) 방식도 효과적으로 활용했습니다. 이 연구는 AI 정렬에 있어 단순히 '무엇을 할지'보다 '왜 그렇게 해야 하는지'를 교육하는 추론 기반 접근의 중요성을 강조합니다.